Modelo matemático de planificación de rutas para minimizar los costos del reparto de la empresa San Isidro Labrador S.R.L. en el año 2015
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La presente tesis busco planificar las rutas de reparto de carga a traves de un modelo matematico para minimizar los costos del reparto de cargas de la empresa San Isidro Labrador S.R.L. en el ano 2015. El estudio se aplico a los 275 principales clientes de esta empresa, de los cuales se escogio por muestreo de poblaciones finitas a 161 clientes, realizandose un estudio pre test y pos test, a quienes se aplico un cuestionario que mide la satisfaccion de la calidad del servicio de reparto, luego se procedio mapear a los 45 clientes insatisfechos en Google MAPS y medir las distancias entre nodos obteniendo la zonificacion de 5 clusters por cercania de puntos, seguido se calculo los costos operativos por hora de mano de obra, mantenimiento y combustible y se desarrollo el modelo matematico de algoritmo de petalos en LINGO System siendo la funcion objetivo minimizar los costos del reparto de carga y las restricciones de demanda, capacidad, tiempo total, hora de salida y kilometraje del vehiculo. Teniendo como resultados una reduccion del 43.7% los costos de reparto y un 49.9% de distancia recorrida. El impacto del modelo matematico en los costos del reparto fueron corroborados con la prueba estadistica t-student, dando un valor (p=0.017) menor que 0.05. Lo cual permitio aceptar la hipotesis del modelo matematico de planificacion de rutas si minimiza los costos del reparto de carga.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it